binary搜索k

Question

while(left<=right)

there是完整的代码：

public static int searchFirstOfK(List<Integer> A, int k) {
   int left = 0, right = A.size() - 1, result = -1;
   // A.subList(left, right + 1) is the candidate set.
   while (left <= right) {
      int mid = left + ((right - left) / 2);
      if (A.get(mid) > k) {
         right = mid - 1;
      } else if (A.get(mid) == k) {
         result = mid;
         // Nothing to the right of mid can be the first occurrence of k.
         right = mid - 1;
      } else { // A.get(mid) < k
         left = mid + 1;
      }
   }
   return result;
}

我如何知道何时使用左侧的距离小于或等于右，或者仅使用左图小于右。

在此答案上构建另一个二进制搜索问题：

如何简化C？

Answer 1

如果您想找到第一次出现的位置，那么找到匹配元素时就无法停止。 您的搜索应该看起来像这样（当然，假设列表已排序）：

int findFirst(List<Integer> list, int valueToFind)
{
    int pos=0;
    int limit=list.size();
    while(pos<limit)
    {
        int testpos = pos+((limit-pos)>>1);

        if (list.get(testpos)<valueToFind)
            pos=testpos+1;
        else
            limit=testpos;
    }
    if (pos < list.size() && list.get(pos)==valueToFind)
        return pos;
    else
        return -1;
}

注意，我们只需要在迭代中进行一次比较。 二进制搜索找到了所有前面元素小于

valueToFind

的独特位置，并且所有以下所有元素都更大或相等。

链接的答案突出了以这种方式编写二进制搜索的几个优点。
    

简单地提出了编号

考虑数组仅具有一个元素的情况，即，要搜索的元素也是{0}。

在这种情况下，

0

，但是如果您的病情为

Answer 2

，则

while(left<right)

将返回。

此答案是在已发布的代码的上下文中。如果我们谈论的是替代方案，以便我们可以使用

searchFirstOfK

，那么马特·蒂默尔人的答案是正确的，并且是一种更好的方法。

贝洛（Below）是马特（OP-称为普通二进制）和Matt Timmermans（我们称其为优化的二进制）方法的thecomparison

，用于包含0到5000000之间的值的列表：

这个是一个非常有趣的问题。事情是有一种方法可以始终正确地进行二进制搜索。事情是确定正确的范围并避免单个元素卡住行为。

---

-1

仅要记住的关键是，您总是将左派作为最小的不满意元素，并且是最大的条件满足元素。一旦您通过此方法理解范围划分，您将永远不会在二进制搜索中失败。

上面的初始化将为您提供满足最大的条件。 

通过更改初始化，您可以获得各种元素（例如满足元素的小条件）。